機器學習算法中的過擬合與欠擬合
在機器學習表現不佳的原因要么是過度擬合或欠擬合數據。 機器學習中的逼近目標函數過程 監督式機器學習通常理解為逼近一個目標函數(f)(f)，此函數映射輸入變量(X)到輸出變量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 這種特性描述可以用於定義分類和預測問題和機器學習算法的領域。 從訓練數據中學習 ...
原文：機器學習中數據量多少與模型過擬合欠擬合之間的關系
參考鏈接：https: blog.csdn.net insular island article details 從模型方面考慮。舉例說明：本身問題是二次的，用線性模型處理問題就是欠擬合，用三次及更高次處理問題就是過擬合。但是這里未考慮數據量的多少，只是針對本身模型階次的考慮。而且現實問題，越強大的模型是很難確定模型復雜度的。 處理相同的問題時，在數據量多的情況，可以用相對復雜的模型處理問題，在數 ...
2019-03-23 10:49 0 2410 推薦指數：
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